OpenVidVRD: Open-Vocabulary Video Visual Relation Detection via Prompt-Driven Semantic Space Alignment

📄 arXiv: 2503.09416v1 📥 PDF

作者: Qi Liu, Weiying Xue, Yuxiao Wang, Zhenao Wei

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-12

💡 一句话要点

提出OpenVidVRD框架，通过提示驱动的语义空间对齐实现开放词汇视频视觉关系检测。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频视觉关系检测 开放词汇 视觉语言模型 提示学习 语义空间对齐

📋 核心要点

  1. 现有VidVRD方法忽略了视觉区域及其关系间的联系，且直接将VLM应用于视频存在图像-视频差异的挑战。
  2. OpenVidVRD通过提示学习将VLM知识迁移到VidVRD任务，利用自动生成的区域字幕和时空细化模块。
  3. 实验结果表明，OpenVidVRD在VidVRD和VidOR数据集上优于现有方法，提升了整体泛化能力。

📝 摘要（中文）

视频视觉关系检测(VidVRD)旨在识别视频中的对象及其关系，由于动态内容、高标注成本和关系的长尾分布，这项任务极具挑战性。视觉语言模型(VLM)有助于探索开放词汇视觉关系检测任务，但通常忽略了各种视觉区域及其关系之间的联系。此外，由于图像和视频之间存在巨大差异，使用VLM直接识别视频中的视觉关系也带来了重大挑战。因此，我们提出了一种新颖的开放词汇VidVRD框架，称为OpenVidVRD，它通过提示学习将VLM的丰富知识和强大能力转移到VidVRD任务中，以提升性能。具体来说，我们使用VLM从基于视频区域自动生成的区域字幕中提取文本表示。接下来，我们开发了一个时空细化模块，通过整合跨模态时空互补信息，推导出视频中对象级别的关系表示。此外，采用了一种提示驱动的语义空间对齐策略来利用VLM的语义理解能力，从而增强OpenVidVRD的整体泛化能力。在VidVRD和VidOR公共数据集上进行的大量实验表明，所提出的模型优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：视频视觉关系检测（VidVRD）旨在识别视频中对象及其关系。现有方法，特别是基于视觉语言模型（VLM）的方法，存在以下痛点：一是忽略了视频中不同视觉区域及其关系之间的联系；二是直接将图像领域的VLM应用于视频，忽略了图像和视频之间的差异，导致性能下降。此外，标注成本高昂和关系的长尾分布也增加了任务的难度。

核心思路：OpenVidVRD的核心思路是通过提示学习（Prompt Learning）将VLM的知识迁移到VidVRD任务中，从而利用VLM强大的语义理解能力。通过自动生成视频区域的字幕，并使用VLM提取这些字幕的文本表示，从而将视频信息转化为VLM可以理解的形式。同时，设计时空细化模块，整合跨模态时空信息，以更好地捕捉视频中对象之间的关系。

技术框架：OpenVidVRD框架主要包含以下几个模块：1) 区域字幕生成模块：自动生成视频区域的字幕；2) 文本表示提取模块：使用VLM提取区域字幕的文本表示；3) 时空细化模块：整合跨模态时空信息，推导出对象级别的关系表示；4) 提示驱动的语义空间对齐模块：利用VLM的语义理解能力，对齐视觉和文本的语义空间。整体流程是：输入视频，生成区域字幕，提取文本表示，进行时空细化，最后通过语义空间对齐进行关系检测。

关键创新：OpenVidVRD的关键创新点在于：1) 提出了一个完整的开放词汇VidVRD框架，能够有效利用VLM的知识；2) 设计了时空细化模块，能够更好地捕捉视频中对象之间的关系；3) 采用了提示驱动的语义空间对齐策略，增强了模型的泛化能力。与现有方法的本质区别在于，OpenVidVRD更加注重利用VLM的语义理解能力，并通过提示学习的方式将VLM的知识迁移到VidVRD任务中。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细说明，属于未知信息。但可以推测，时空细化模块可能采用了Transformer或者图神经网络等结构来建模时空关系。提示驱动的语义空间对齐模块可能使用了对比学习或者其他度量学习方法来对齐视觉和文本的语义空间。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在VidVRD和VidOR两个公开数据集上进行了大量实验，结果表明OpenVidVRD显著优于现有方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有给出，属于未知信息。但可以确定的是，OpenVidVRD在开放词汇视频视觉关系检测任务上取得了显著的进展，证明了所提出方法的有效性。

🎯 应用场景

OpenVidVRD具有广泛的应用前景，例如智能视频监控、视频内容分析、机器人视觉等领域。它可以用于自动识别视频中的人物、物体及其相互关系，从而实现更高级的视频理解和分析。该研究的实际价值在于降低了视频标注的成本，提高了视频分析的效率，并为未来的视频智能应用奠定了基础。未来，该技术可以应用于自动驾驶、智能家居等领域，实现更智能化的交互和控制。

📄 摘要（原文）

The video visual relation detection (VidVRD) task is to identify objects and their relationships in videos, which is challenging due to the dynamic content, high annotation costs, and long-tailed distribution of relations. Visual language models (VLMs) help explore open-vocabulary visual relation detection tasks, yet often overlook the connections between various visual regions and their relations. Moreover, using VLMs to directly identify visual relations in videos poses significant challenges because of the large disparity between images and videos. Therefore, we propose a novel open-vocabulary VidVRD framework, termed OpenVidVRD, which transfers VLMs' rich knowledge and powerful capabilities to improve VidVRD tasks through prompt learning. Specificall y, We use VLM to extract text representations from automatically generated region captions based on the video's regions. Next, we develop a spatiotemporal refiner module to derive object-level relationship representations in the video by integrating cross-modal spatiotemporal complementary information. Furthermore, a prompt-driven strategy to align semantic spaces is employed to harness the semantic understanding of VLMs, enhancing the overall generalization ability of OpenVidVRD. Extensive experiments conducted on the VidVRD and VidOR public datasets show that the proposed model outperforms existing methods.